简介
本实验提供了一份关于如何在 Python 的 Matplotlib 库中使用 NonUniformImage 类的分步指南。NonUniformImage 允许用户绘制具有非均匀像素位置的图像。
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导入库
在创建 NonUniformImage 之前，我们需要导入必要的库。在本示例中，我们将使用 numpy 和 matplotlib。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib import cm
from matplotlib.image import NonUniformImage
创建线性和非线性数组
我们需要创建两个数组，一个包含线性值，另一个包含非线性值。这些数组将用于创建我们的 NonUniformImage。
## 用于单元格中心的线性 x 数组：
x = np.linspace(-4, 4, 9)
## 高度非线性的 x 数组：
x2 = x**3
y = np.linspace(-4, 4, 9)
z = np.sqrt(x[np.newaxis, :]**2 + y[:, np.newaxis]**2)
创建子图和非均匀图像
现在，我们创建子图并将非均匀图像添加到每个子图中。我们将创建四个子图，其中两个使用“最近邻”插值，另外两个使用“双线性”插值。插值关键字参数定义了用于显示图像的插值类型。
## 创建子图
fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, layout='constrained')
fig.suptitle('NonUniformImage class', fontsize='large')
## 最近邻插值
ax = axs[0, 0]
im = NonUniformImage(ax, interpolation='nearest', extent=(-4, 4, -4, 4), cmap=cm.Purples)
im.set_data(x, y, z)
ax.add_image(im)
ax.set_xlim(-4, 4)
ax.set_ylim(-4, 4)
ax.set_title('nearest')
ax = axs[0, 1]
im = NonUniformImage(ax, interpolation='nearest', extent=(-64, 64, -4, 4), cmap=cm.Purples)
im.set_data(x2, y, z)
ax.add_image(im)
ax.set_xlim(-64, 64)
ax.set_ylim(-4, 4)
ax.set_title('nearest')
## 双线性插值
ax = axs[1, 0]
im = NonUniformImage(ax, interpolation='bilinear', extent=(-4, 4, -4, 4), cmap=cm.Purples)
im.set_data(x, y, z)
ax.add_image(im)
ax.set_xlim(-4, 4)
ax.set_ylim(-4, 4)
ax.set_title('bilinear')
ax = axs[1, 1]
im = NonUniformImage(ax, interpolation='bilinear', extent=(-64, 64, -4, 4), cmap=cm.Purples)
im.set_data(x2, y, z)
ax.add_image(im)
ax.set_xlim(-64, 64)
ax.set_ylim(-4, 4)
ax.set_title('bilinear')
plt.show()
结果解读
子图将展示两种不同类型的插值：“最近邻”和“双线性”。“最近邻”插值会显示最近邻像素的值，而“双线性”插值会显示四个最近邻像素的加权平均值。
总结
非均匀图像（NonUniformImage）是用于绘制具有非均匀像素位置图像的有用工具。本实验提供了一份关于如何在 Python 的 Matplotlib 库中使用非均匀图像（NonUniformImage）的详细指南，包括导入必要的库、创建线性和非线性数组、创建子图和非均匀图像（NonUniformImage）以及解读结果。